移动机器人全局路径规划算法综述

全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局路径规划算法的核心研究内容.首先根据算法的智能程度,将移动机器人的全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和仿生智能全局路径规划算法,并深入阐述了实际应用更为广泛的多目标路径规划算法,然后介绍了当前每种算法的几种典型的优化改进方法,并对其优化改进后的算法的优缺点进行了分析总结,最后对全局路径算法的未来发展趋势进行了展望,指出全局路径规划算法将向优化已有常规算法路径规划的性能、多种算法优势融合、复杂环境中动态避障、适应多样化环境的地图表示方法这4方面发展.     

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用

蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法.首先介绍了蚁群算法基本原理和特点;然后回顾近年来国内外学者针对移动机器人路径规划的特点,对蚁群算法的进行改进,将其引入移动机器人中进行障碍规避和寻找最优路径,所提出的各种静态路径规划和动态路径规划方法的基本思想和特点.最后分析了蚁群算法在移动机器人路径规划应用中存在的问题,以及该学科未来研究方向.     

移动机器人路径规划算法分析

随着人工智能技术的兴起和发展,移动机器人也被运用到各行各业。路径规划作为机器人技术中的重要组成部分之一,是实现移动机器人自主导航的关键技术,一直备受研究者的密切关注。路径规划的核心问题是路径规划算法,随着移动机器人所处的环境越来越复杂,对路径规划算法也提出了更高要求。针对路径规划算法的实现原理,总结了目前主流路径规划算法的研究现状,并根据各规划算法的特点,将算法分为传统路径规划算法、基于采样路径规划算法、智能仿生算法以及基于强化学习的算法。文章也围绕以上算法进行分析梳理,分析其优缺点以及改进方法,并针对现有路径规划算法的研究现状,对未来路径规划算法的发展进行展望,为路径规划的发展提供了一定的思路。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

移动机器人路径规划算法的研究综述

路径规划是移动机器人的热门研究之一,是实现机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划的算法进行研究,以了解不同条件下路径规划算法的发展与应用,系统性地总结了路径规划的研究现状和发展。针对移动机器人路径规划的特点,将其划分为智能搜索算法、基于人工智能算法、基于几何模型算法和用于局部避障算法。基于上述分类,介绍了近年来具有代表性的研究成果,重点分析各类规划算法的优缺点,对移动机器人路径规划的未来发展趋势进行展望,为移动机器人路径规划研究提供一定的思路。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

一种生物地理学移动机器人路径规划算法

目前,虽然有多种智能计算方法用于移动机器人路径规划问题,但在复杂环境下,多数智能计算方法表现出效率低下,结果较差的问题。提出一种结合基于有效顶点的栅格编码法和改进的生物地理学优化算法的移动机器人路径规划方法,以解决该类问题。结合已知的环境信息,从精英策略、降维机制和基于惯性算子的迁移操作3方面改进了生物地理学优化算法。改进算法用于机器人移动路径,与人工蜂群算法、粒子群算法和人工鱼群算法等智能算法进行比较,实验的结果证实改进算法能够更有效地解决复杂环境下机器人路径规划问题。     

融合强化学习的多目标路径规划

移动机器人路径规划问题的节点数量大、搜索空间广, 且对安全性和实时性有要求等因素, 针对移动机器人多目标路径规划问题, 提出一种新颖的融合强化学习的多目标智能优化算法. 首先, 该算法采用NSGA-II为基础框架, 利用强化学习的赋予个体学习能力, 设计一种SARSA算子提高算法的全局搜索效率. 其次, 为了加速算法的收敛速度和保证种群多样性, 增加自适应模拟二进制交叉算子(tanh-SBX)作为辅助算子, 并将种群分为两种性质不同的子种群: 精英种群和非精英种群. 最后, 设计了4种不同的策略, 通过模拟退火算法的Metropolis准则计算更新策略的概率, 让最合适的策略引导种群的优化方向, 以平衡探索和利用. 仿真实验表明, 该算法在不同复杂度的环境下均能找到最佳路径. 相比传统智能仿生算法, 在更加复杂的环境中, 所提出的算法能有效平衡优化目标, 找到更优的安全路径.     

移动机器人智能路径规划方法研究

路径规划是移动机器人导航技术研究中一个重要环节和课题。规划的方法可以分为传统的路径规划方法和智能化的路径规划方法。本文对于当前普遍采用的遗传算法、模糊逻辑算法、神经网络、蚁群优化算法、粒子群算法、启发式搜索法等智能路径规划方法进行了较为详细的介绍和分析,并展望了机器人路径规划技术的未来与发展趋势。     

自主移动机器人局部路径规划综述

自主移动机器人技术是近年来的研究热点,而路径规划技术是自主移动机器人技术研究中的一个重要内容。讨论了自主移动机器人路径规划技术的分类和研究局部路径规划的重要性;分析了局部路径规划技术的发展现状;指出了局部路径规划各种方法的优点与不足;对局部路径规划技术今后的发展方向做出了展望。     

机器人路径规划研究

机器人路径规划是在有障碍物的工作空间中寻求一条安全无障的最优路径,是当前机器人研究领域的热点问题,是实现机器人自主导航和完成复杂任务的关键技术之一。在对智能路径规划方法研究的基础上,提出了基于人工免疫算法的机器人路径规划,并对免疫算法进行了详细设计。仿真结果表明,人工免疫算法可以很好地规划出恰当的路径,收敛速度快,规划效果好,较好地验证了所提出方法的正确性和有效性。     

移动机器人路径规划技术的现状与发展

移动机器人技术是近年来的研究热点，路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。路径规划分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。该文详细地叙述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状，全局路径规划和局部路径规划中的各种方法，具体地分析了各种方法的算法过程，并指出了各种方法的优缺点，以及各种方法的改进的办法，最后对移动机器人路径规划技术的未来的发展趋势进行了展望。     

二进制粒子群算法在路径规划中的应用

全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试.提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程.机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号.利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点.为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作.最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

智能仓储中的多机器人调度方法

近年来,传统仓储系统已满足不了日益增长的订单需求并已渐渐向智能仓储转变。针对智能仓储中移动机器人的调度问题,以移动机器人执行任务时的转向次数、路程代价、最大任务等待时间为优化目标,提出一种兼顾任务分配和路径规划的调度算法。算法采用遗传算法进行任务分配,同时以多个移动机器人为目标进行任务分配,保证每个机器人分配到的任务没有重复。然后采用Q-learning算法对机器人分配到的任务进行路径规划,根据转向次数和路程代价约束路径,对于路径转向和每一步可行的动作均设有惩罚值,最终形成一条转向次数少、行程较短的路径。通过将该算法与其他算法进行对比,证实了该算法的有效性。     

移动机器人路径规划技术综述

智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向.